Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

目录
  • 1.索引的排序
  • 2.值的排序

前言:

数据的排序是比较常用的操作,DataFrame 的排序分为两种,一种是对索引进行排序,另一种是对值进行排序,接下来就分别介绍一下。

1.索引的排序

DataFrame 提供了sort_index()方法来进行索引的排序,通过axis参数指定对行索引排序还是对列索引排序,默认为0,表示对行索引排序,设置为1表示对列索引进行排序;ascending参数指定升序还是降序,默认为True表示升序,设置为False表示降序,

具体使用方法如下:

对行索引进行降序排序:

sort_df = df.sort_index(ascending=False)
sort_df

对列索引升序排序:

sort_df = df.sort_index(axis=1)
sort_df

2.值的排序

DataFrame 提供了sort_values()方法来进行值的排序,相比sort_index()方法,它多了一个by参数,接收字符串或者列表,来指定要排序的行或者列名,其余基本一致,具体使用方法如下:

按age的值进行升序排序:

sort_df = df.sort_values(by="age")
sort_df

先按age的值进行升序排序,再按gender的值进行降序排序:

sort_df = df.sort_values(by=["age", "gender"], ascending=[True, False])
sort_df

结果输出如下:

排序完之后,如果想要调整一下行索引,可以使用以下方式重新设置一下行索引。

frame.reset_index(drop=True)

设置参数drop=True表示删除原索引,如果不想删除原索引,只是再加一列索引即可,可以不设定,如下:

到此这篇关于Python数据分析Pandas Dataframe排序操作的文章就介绍到这了,更多相关 Pandas Dataframe排序操作内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python pandas.DataFrame 找出有空值的行

    0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]

  • python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现

    目录 1.使用str.split()方法 2.使用join()与split()方法结合 3.使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法 可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据,并将分割结果写入DataFrame中,以表格形式呈现. 语法: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) 其中,pat是字符串或正则表达式,n是一个整数数字,默认为-1.为0或-1时即为最大次数的分割.其他数

  • Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法

    1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.

  • python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

    官方函数 DataFrame.loc Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. .loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array. # 可以使用label值,但是也可以使用布尔值 Allowed inputs are: # 可以接受单个的label,多个label的列表,多个label的切片 A singl

  • python pandas dataframe 去重函数的具体使用

    今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print IsDuplicated print type(IsDuplicated) data = data.drop_duplicates() print data 执行

  • Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

    目录 1.索引的排序 2.值的排序 前言: 数据的排序是比较常用的操作,DataFrame 的排序分为两种,一种是对索引进行排序,另一种是对值进行排序,接下来就分别介绍一下. 1.索引的排序 DataFrame 提供了sort_index()方法来进行索引的排序,通过axis参数指定对行索引排序还是对列索引排序,默认为0,表示对行索引排序,设置为1表示对列索引进行排序:ascending参数指定升序还是降序,默认为True表示升序,设置为False表示降序, 具体使用方法如下: 对行索引进行降序

  • Python数据分析 Pandas Series对象操作

    目录 一.Pandas Series对象 Series数据结构 创建Series对象 二.Series对象的基本操作 Series 常用属性 Series 常用方法 Series 运算 一.Pandas Series对象 Pandas 是基于 NumPy 设计实现的 Python 数据分析库,Pandas 提供了大量的能让我们高效处理数据的函数和方法,也纳入了很多数据处理的库以及一些数据模型,可以说非常强大. 可以使用以下命令进行安装: conda install pandas # 或 pip

  • Python使用Pandas库常见操作详解

    本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概述 Pandas 是Python的核心数据分析支持库,提供了快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观地处理关系型.标记型数据.Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据.与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据,应用于金融.统计.社会科学.工程等领域里的数据整理与清洗.数据分析与建模.数据可视化与制表等工作. 数据类型:Pandas 不改变原始的输入数据,而是复制数据生成新的对象,有普通对象构成的

  • 详解Python数据分析--Pandas知识点

    本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. import pandas as pd df = pd.DataFrame({"ID": ["A1000","A1001","A1002", "A1002"], "departmentId":

  • Python数据分析pandas模块用法实例详解

    本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: pandas pandas10分钟入门,可以查看官网:10 minutes to pandas 也可以查看更复杂的cookbook pandas是非常强大的数据分析包,pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包.就好比 Numpy的核心是 ndarray,pandas 围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开 .Series和DataFrame 分

  • python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例

    前言 大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章. pandas.DataFrame排除特定行 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需

  • python中pandas.DataFrame的简单操作方法(创建、索引、增添与删除)

    前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a

  • python数据分析之DataFrame内存优化

    目录 1. pandas查看数据占用大小 2. 对数据进行压缩 3. 参考资料

  • Python  处理 Pandas DataFrame 中的行和列

    目录 处理列 处理行 前言: 数据框是一种二维数据结构,即数据以表格的方式在行和列中对齐.我们可以对行/列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名.在本文中,我们使用的是nba.csv文件. 处理列 为了处理列,我们对列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名. 列选择:为了在 Pandas DataFrame 中选择一列,我们可以通过列名调用它们来访问这些列. # Import pandas package import pandas as pd # 定义包含员工数据的字典 data =

随机推荐